Simulink仿真入门：一步步带你掌握建模与仿真基础


# 摘要
Simulink作为一款强大的仿真工具，广泛应用于工程设计和系统分析领域。本文从基础介绍到高级功能应用，系统地阐述了Simulink的用户界面布局、模型构建、仿真参数设置，以及数学模型建立和系统仿真流程。接着，文章深入探讨了Simulink的混合仿真、多域仿真、代码生成、硬件集成等高级功能，并结合MATLAB的数据交互技术，展示了这些高级应用在复杂系统仿真中的实际效益。文章最后专注于仿真模型的优化与调试技巧，提供了实战案例和项目总结，旨在帮助读者更好地掌握Simulink在项目中的实际应用，并通过具体案例提升仿真效率和效果。

# 关键字
Simulink仿真；用户界面；数学模型；系统仿真；高级功能应用；模型优化调试

参考资源链接：[频域仿真建模方法学：根匹配法在系统建模中的应用](https://wenku.csdn.net/doc/oxbu5ggrce?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. Simulink仿真基础介绍

在本章中，我们将探索Simulink仿真工具的基础知识。作为MATLAB的扩展，Simulink提供了一个直观的图形化环境，用于模拟动态系统。从简单的控制系统到复杂的多域系统，Simulink都可以进行建模和仿真。

## 1.1 Simulink的作用和优势

Simulink之所以受到工程师的青睐，关键在于其直观的建模环境和强大的求解器。它允许用户轻松创建系统级模型，并进行实时仿真，使得复杂系统的性能测试和验证变得更加高效。

## 1.2 Simulink的基本组成

Simulink模型由各种功能模块组成，这些模块通过信号线连接。用户可以使用内置的数学运算模块，也可以自定义模块以适应特定的仿真需求。

## 1.3 仿真流程概述

Simulink仿真流程涉及建立模型、配置仿真参数和执行仿真。仿真结果可以通过图形或数据的形式进行分析，以便于理解模型行为并优化系统性能。

通过这一章节的学习，读者将能够掌握Simulink的基础知识，并为其在后续章节中深入学习Simulink的各项功能打下坚实的基础。

# 2. Simulink界面和基本操作

## 2.1 Simulink的用户界面布局

### 2.1.1 各种窗口和面板的功能

Simulink的用户界面布局设计得直观且功能强大，用户可以通过布局的各个窗口和面板来实现不同的操作。首先，在Simulink的主窗口中，最顶部是菜单栏（Menu bar），提供各种文件、编辑、视图等操作。菜单栏下方是工具栏（Tool bar），提供了快速访问一些常用功能，如新建模型、保存模型、添加模块等。

紧接着工具栏的是模型浏览器（Model Explorer），它允许用户浏览模型的结构，并对模型元素进行属性编辑和管理。模型浏览器可以看作是一个模型的资源管理器，可以非常方便地定位到模型中的特定模块，这对于复杂的模型尤其有用。

左侧是库浏览器（Library Browser），包含丰富的预定义模块库，覆盖各种控制、信号处理、数学运算等常用功能。用户可以通过拖放这些模块到模型窗口来构建自己的仿真模型。

模型窗口（Model window）是Simulink的核心部分，用户在此窗口中构建模型，进行模型设计和仿真。模型窗口支持多种视图模式，方便用户从不同角度查看和编辑模型。

最后是状态栏（Status bar），在窗口的最底部，显示当前仿真状态、警告或错误信息、以及当前光标的位置。

通过这些窗口和面板，用户可以非常方便地进行Simulink模型的设计、仿真和调试。

### 2.1.2 基本的导航与视图操作

在Simulink中进行基本的导航与视图操作是构建模型的基础。用户可以通过滚动鼠标滚轮或者点击工具栏上的缩放按钮来放大或缩小模型视图。这对于查看模型的细节或整体结构非常有用。

Simulink提供了几种视图模式以适应不同的设计和分析需求。例如，使用“布局”模式可以自动排列和对齐模块，使得模型结构更加清晰。而“仿真”模式则可以显示仿真时的动态行为，非常有利于调试和结果分析。

在“模型配置参数”对话框中，用户还可以设置仿真参数，比如仿真的起始和结束时间、求解器类型等。设置完这些参数后，点击“开始仿真”按钮即可启动仿真过程。

在模型中快速定位也是一个重要的操作。用户可以通过在模型浏览器中点击模块来直接跳转到模型窗口的对应位置。此外，使用快捷键`Ctrl + F`可以打开搜索面板，帮助用户快速找到特定的模块或信号。

通过这些基本的导航与视图操作，用户能够更加高效地使用Simulink进行模型设计和仿真。

# 3. Simulink的数学模型与系统仿真

在深入探讨Simulink仿真模型的优化与调试之前，我们需要了解数学模型在系统仿真中的关键作用。数学模型为现实世界的现象提供了一种抽象化的描述，它们是理解和预测系统行为的基础。本章节将着重探讨如何在Simulink中建立数学模型，执行系统仿真，以及通过案例研究来加深理解。

## 3.1 建立数学模型

### 3.1.1 数学模型的重要性与应用

数学模型在工程和科学领域中占据着核心地位。它们允许工程师和研究人员以数学的形式表达复杂的系统和过程，从而进行模拟、预测和控制。在Simulink环境中，建立数学模型不仅能够帮助设计和测试动态系统，还能辅助进行系统行为的分析，为决策提供数据支持。

例如，在控制系统设计中，数学模型可以模拟系统对不同控制策略的响应。这使得工程师能够在实际构建和部署物理系统之前，评估和选择最佳的设计方案。

### 3.1.2 Simulink中的数学模块介绍

Simulink提供了一整套丰富的数学模块，它们可以组合用于构建复杂的数学模型。这些模块包括：

- 常数和信号源模块，用于生成数学模型的输入信号。
- 运算模块，如加法器、乘法器，以及数学函数模块，用于执行基本的数学运算。
- 积分和微分模块，用于处理时间依赖的动态系统。
- 传递函数和状态空间模块，用于定义系统的线性动力学。

通过这些模块的组合，可以构建出精确的数学模型来模拟各种动态系统，从简单的机械系统到复杂的电子电路，再到现代的通信网络。

## 3.2 系统仿真流程

### 3.2.1 从理论到仿真的步骤

系统仿真通常包括以下步骤：

1. **定义问题和目标**：明确仿真需要解决的问题和期望达到的目标。
2. **建立数学模型**：基于理论和已有的数据，建立代表现实系统行为的数学模型。
3. **创建Simulink模型**：使用Simulink的模块和工具来构建可视化的仿真模型。
4. **配置仿真参数**：设置仿真时间、步长、求解器等参数以优化仿真的准确性和效率。
5. **运行仿真**：执行仿真并收集输出数据。
6. **分析结果**：对仿真结果进行分析，验证模型的准确性和可靠性。
7. **迭代改进**：根据分析结果对模型进行调整和优化。

### 3.2.2 仿真结果的分析与验证

仿真完成后，关键的一步是对结果进行分析和验证。分析可能包括：

- 观察仿真输出，比较它们与预期行为的差异。
- 使用统计分析工具对仿真数据进行量化分析。
- 对模型进行敏感性分析，以评估关键参数变化对输出的影响。

验证通常涉及与实际系统行为的对比。如果可能，应当收集实际数据，并在相同的条件下进行仿真以比较结果。若仿真结果与实际情况有较大偏差，则需要返回到模型构建阶段进行调整。

## 3.3 仿真案例研究

### 3.3.1 典型仿真模型的构建

考虑一个简化的物理系统，例如一个弹簧-质量-阻尼系统。首先，我们需要根据牛顿第二定律建立系统的微分方程。随后，在Simulink中，我们可以使用传递函数模块来表示该系统的动力学行为。

该步骤的关键在于将微分方程转换为传递函数形式，然后在Simulink中进行配置。例如，对于一个简单的一阶系统：

sys = tf(1, [1, 1]);

这行MATLAB代码定义了一个传递函数，其分子为1（代表弹簧和质量），分母为1s+1（代表阻尼）。接着，我们可以在Simulink中用这个传递函数构建系统模型。

### 3.3.2 案例分析与问题解决

在Simulink中，我们可以添加一个信号发生器来模拟外力，并观察系统的响应。通过分析输出，我们可以调整模型参数（比如弹簧刚度或阻尼系数），并重新运行仿真以查看系统行为如何变化。

如果仿真结果与预期或现实情况不符，我们可能需要重新考虑初始的数学模型。这可能涉及到对物理原理的更深入理解，或者对数学模型的进一步简化或复杂化。

本章节通过介绍Simulink在数学模型构建和系统仿真方面的应用，为读者提供了一个全面的理解框架。接下来的章节将关注Simulink的高级功能，包括混合仿真、代码生成及硬件集成，这些功能可以极大地拓展Simulink模型的应用场景，使其在更广泛的工程领域内发挥作用。

# 4. Simulink高级功能应用

## 4.1 混合仿真和多域仿真

### 4.1.1 混合仿真技术的概念与应用

混合仿真技术是指在仿真过程中同时利用连续系统和离散系统的仿真技术。在实际应用中，特别是在控制工程领域，这种技术非常关键。它允许设计者模拟那些既包含连续动态行为（如物理过程）又包含离散事件（如开关逻辑）的复杂系统。

混合仿真在以下场景中特别有用：

- **控制算法开发**：许多控制算法，如基于事件的控制，需要同时考虑连续和离散的元素。
- **嵌入式系统测试**：涉及数字逻辑和模拟信号处理的嵌入式系统设计可以通过混合仿真进行测试和验证。

Simulink 通过其混合信号库和与其他工具（如 Stateflow）的集成，提供了混合仿真技术的支持。Stateflow 是一个用于建模和模拟事件驱动系统的工具，能够与 Simulink 集成，从而实现更复杂的混合仿真模型。

### 4.1.2 多域仿真的实现方法

多域仿真指的是在同一个模型中集成并仿真多个物理领域的行为，如机械、电子、液压等。在现实世界中，复杂的系统往往需要跨多个物理领域进行交互。例如，一个汽车的防抱死制动系统（ABS）就是一个涉及电子、液压和机械系统的复杂多域系统。

要在 Simulink 中实现多域仿真，可以采用以下方法：

- **使用预集成的多物理模型库**：Simulink 提供了多种预定义的库，如Simscape，包含用于机械、电子和液压等领域的组件模型。
- **自定义构建模型**：使用 Simulink 的基本模块库，可以搭建跨不同领域的模型。利用Simulink中的Simscape进行自定义构建，可以连接不同物理领域的模块。
- **Simscape Multibody进行复杂机械系统仿真**：Simscape Multibody是一个用于构建和模拟机械系统动态行为的工具箱，它允许用户创建由刚体、铰链、驱动器、传感器等组成的复杂机械系统。

### 代码块1：使用Simscape构建物理系统

% 定义基本的物理参数
m = 1; % 质量
g = 9.81; % 重力加速度
k = 10; % 弹簧刚度

% 创建Simscape模型
simscapeModel = 'ssCircuit';
open_system(simscapeModel);

% 添加物理组件到模型中
add_block('mech/Translational Elements/Spring', [simscapeModel '/Mechanical Environment']);
add_block('mech/Translational Elements/Mass', [simscapeModel '/Mechanical Environment']);
add_block('mech/Translational Elements/Damper', [simscapeModel '/Mechanical Environment']);
add_block('mech/Constraints/Prismatic Joint', [simscapeModel '/Mechanical Environment']);

% 配置组件参数
set_param([simscapeModel '/Mechanical Environment/Mass'], 'm', num2str(m));
set_param([simscapeModel '/Mechanical Environment/Spring'], 'k', num2str(k));
set_param([simscapeModel '/Mechanical Environment/Damper'], 'b', '0.1');

% 连接组件
Simulink.SimulationInput;
connect_system([simscapeModel '/Mechanical Environment/Mass']);
connect_system([simscapeModel '/Mechanical Environment/Spring']);
connect_system([simscapeModel '/Mechanical Environment/Damper']);
connect_system([simscapeModel '/Mechanical Environment/Prismatic Joint']);

**逻辑分析与参数说明**

上述代码展示了如何使用MATLAB代码创建一个简单的物理模型。这个例子中，我们构建了一个包含质量、弹簧和阻尼器的单自由度机械系统。我们首先定义了系统的物理参数，然后使用Simulink的`add_block`函数添加Simscape组件。最后，我们使用`connect_system`函数将这些组件连接起来。此代码块在Simulink环境中构建了一个能够展现机械系统行为的模型。

在实际应用中，构建复杂多域模型时，设计者通常需要对各种物理效应及其相互作用有深刻理解，并合理地配置相关参数，以便准确地模拟系统行为。

## 4.2 Simulink中的代码生成和硬件集成

### 4.2.1 代码生成的基本流程

Simulink中的代码生成是指将设计好的仿真模型自动转换成可执行代码的过程。这些代码可以用于实时仿真、嵌入式系统测试，或者直接部署到生产环境中的硬件设备上。代码生成极大地缩短了产品从设计到部署的周期，并提高了代码质量。

代码生成的基本流程如下：

1. **模型设计与验证**：首先在Simulink中创建和验证仿真模型。
2. **选择目标**：接着选择代码生成的目标平台，这可以是特定的微控制器或处理器。
3. **代码生成配置**：对代码生成过程进行配置，包括优化设置、内存分配等。
4. **生成代码**：通过点击工具栏的“生成代码”按钮或者使用相应的API函数生成C/C++代码。
5. **验证与测试**：将生成的代码进行集成测试，确保它能够在目标硬件上正确运行。
6. **部署代码**：将经过测试的代码部署到硬件上。

### 4.2.2 硬件集成与实时仿真

在Simulink中进行硬件集成，通常需要将生成的代码与硬件特定的代码和库进行整合，确保仿真或应用能够正确地与硬件接口通信。Simulink支持多种硬件平台，例如Arduino、Raspberry Pi、Xilinx FPGA、TI C2000等。

硬件集成的关键步骤包括：

- **硬件选择**：根据项目需求选择合适的硬件平台。
- **驱动和库集成**：在Simulink中集成所需的硬件驱动和库文件。
- **硬件配置**：设置硬件相关的参数，如I/O配置、定时器设置等。
- **实时仿真与测试**：在硬件上运行代码，进行实时仿真测试，确保实时性能满足设计要求。

### 代码块2：集成代码至硬件

% 配置硬件目标
hTarget = Simulink.Hardware.TargetHardware('Arduino');
hTarget.BuildDir = '/home/user/'; % 指定构建目录
hTarget.BuildConfiguration = 'Debug'; % 指定构建类型为Debug

% 指定代码生成选项
set_param('myModel', 'HardwareImplementation.Hardware', hTarget);
set_param('myModel', 'GenCodeOnly', 'on'); % 仅生成代码不下载

% 生成代码并下载到硬件
out = sim('myModel', 'SimulationMode', 'external', 'HardwareImplementation.HardwareTarget', hTarget);

**逻辑分析与参数说明**

以上代码展示了如何在Simulink中配置目标硬件并生成代码的过程。首先，创建了一个指向Arduino的`TargetHardware`对象，并设置了构建目录和构建类型。然后，通过`set_param`函数将目标硬件应用到模型`myModel`中。最后，使用`sim`函数执行模型仿真，生成代码并下载到硬件。

在进行实时仿真和硬件集成时，重要的是要确保代码与硬件的兼容性。此外，还要确保实时性能满足项目需求，并进行充分的测试以验证系统的可靠性和稳定性。

## 4.3 Simulink与MATLAB的数据交互

### 4.3.1 MATLAB函数模块的使用

MATLAB函数模块允许Simulink模型直接使用MATLAB代码，从而将强大的数值计算能力和算法实现功能集成到Simulink模型中。这使得用户能够在Simulink环境中更灵活地处理复杂的数学问题和算法。

使用MATLAB函数模块的步骤包括：

1. 在Simulink中添加MATLAB函数模块。
2. 双击模块，打开MATLAB编辑器，编写需要的MATLAB函数。
3. 设置输入输出端口，确保函数接口与Simulink模型的其他部分兼容。
4. 在Simulink模型中连接并使用该模块。

### 4.3.2 数据共享和处理的高级技术

Simulink与MATLAB之间的数据交互不止限于MATLAB函数模块。事实上，Simulink模型和MATLAB工作空间之间可以方便地共享数据。例如，Simulink可以将模型参数设置为来自MATLAB工作空间的变量，或者将仿真结果输出到MATLAB工作空间，以便于进一步分析和可视化。

数据共享的高级技术包括：

- 使用`set_param`和`get_param`函数来获取和设置Simulink模型参数。
- 利用`sim`函数的输出参数将仿真数据保存到MATLAB变量中。
- 使用MATLAB脚本来批量处理和分析多个模型的仿真结果。

### 表格1：Simulink与MATLAB集成的常用方法

| 方法 | 功能 | 应用场景 |
| --- | --- | --- |
| MATLAB函数模块 | 将MATLAB代码嵌入到Simulink模型中 | 使用MATLAB算法进行实时计算 |
| To Workspace Block | 将仿真数据输出到MATLAB变量 | 用于后续分析和可视化 |
| From Workspace Block | 从MATLAB变量中读取数据到Simulink模型中 | 初始条件、控制信号等 |
| set_param 和 get_param | 获取和设置Simulink模型参数 | 在MATLAB脚本中动态调整模型 |

通过Simulink与MATLAB的紧密集成，仿真工程师能够灵活地在MATLAB强大的计算能力与Simulink直观的图形仿真环境之间来回切换。这使得整个仿真过程更加高效，同时也极大地增强了模型的可分析性和可扩展性。

# 5. Simulink仿真模型的优化与调试

在构建和仿真复杂动态系统时，模型的优化和调试是至关重要的环节。优化可以确保模型在尽可能短的时间内运行，同时保持所需精度；而调试则是在遇到仿真结果与预期不符或出现错误时，解决问题的过程。本章节将详细介绍仿真模型的优化技巧以及仿真调试工具的使用方法，包括性能分析和故障排除的步骤。

## 5.1 模型的优化技巧

模型优化可以从不同的角度进行，包括但不限于减少模型的计算复杂度、选择合适的仿真算法和调整仿真的精度设置。

### 5.1.1 仿真性能的优化方法

仿真性能优化通常涉及多个方面，以下是一些可以实施的优化策略：

- **减少不必要的计算**：在模型中移除不参与计算的模块，或者合并相同功能的模块，可以减少仿真的计算量。
- **使用快速仿真算法**：选择适当的数值求解器对于提高仿真速度至关重要。例如，对于刚性系统，可以考虑使用`ode15s`求解器。
- **调整仿真的精度**：通过设置误差容限（例如`RelTol`和`AbsTol`）来平衡仿真精度和速度。降低精度要求可以提高仿真速度，但可能会牺牲结果的准确性。

### 5.1.2 模型简化与计算效率提升

优化模型的结构是提升计算效率的关键。以下是一些模型简化的建议：

- **模块化设计**：将模型分解为模块化组件，便于管理和重用。
- **使用子系统**：对于复杂模型，可以创建子系统以简化整体结构。
- **向量化操作**：利用MATLAB函数而非Simulink模块来实现向量和矩阵操作，可显著提高计算效率。

#### 示例代码块：

% 调整仿真求解器的示例
sim('model_name', 'Solver', 'ode15s', 'RelTol', 1e-4, 'AbsTol', 1e-6);

#### 参数说明：

- `'Solver'`：设置仿真所使用的求解器，这里使用的是适用于刚性系统的`ode15s`。
- `'RelTol'` 和 `'AbsTol'`：分别设置相对误差和绝对误差的容限，这些参数直接影响仿真精度。

## 5.2 仿真调试工具

Simulink提供了一系列内置工具，用于调试和分析仿真中的问题。这些工具可以帮助用户在仿真的不同阶段识别和修正错误。

### 5.2.1 内置的调试工具使用

Simulink内置的调试工具有数据查看器、性能分析器和断点设置等。

- **数据查看器（Scope）**：用于观察模型中信号的实时输出。
- **性能分析器（Profiler）**：用于测量和分析仿真过程中各个模块的执行时间。
- **断点设置**：在Simulink模型的特定位置设置断点，仿真在到达该点时暂停，允许用户检查模型状态。

### 5.2.2 故障排除和性能分析

在遇到仿真错误时，首先应检查模型设置是否正确。其次，可以运用性能分析器来确定性能瓶颈。如果模型运行缓慢或不稳定，可能需要检查模型的数学连续性和初始条件的设置。

#### 故障排除步骤：

1. **检查初始条件**：确保所有模块的初始条件都已正确设置。
2. **模型诊断**：使用`Simulink.ModelAdvisor`来检查模型中的潜在问题。
3. **断点调试**：在模型的关键点设置断点，逐步执行仿真以观察问题发生的位置。

#### 性能分析步骤：

1. **运行仿真**：执行模型的仿真。
2. **打开性能分析器**：在仿真结束后，从仿真结果中打开性能分析器。
3. **分析结果**：查看各模块的执行时间，确定哪些模块是性能瓶颈。
4. **优化模型**：根据性能分析结果，对模型进行相应的优化调整。

#### 示例代码块：

% 运行性能分析的示例
sim(model_name, 'Profile', 'on');

#### 参数说明：

- `'Profile'`：设置为`'on'`以启用性能分析器。

在本章节中，通过介绍仿真模型优化的策略和仿真调试工具的使用，我们为读者提供了一套系统的性能提升和问题解决方法。优化仿真模型是提升仿真效率和准确性的重要手段，而调试工具则是确保模型正确运行的有力支持。在实际应用中，读者应当根据具体的模型和问题，灵活运用这些技术进行仿真模型的优化和调试。

# 6. Simulink项目实战演练

## 6.1 完整项目流程概览

在Simulink中进行项目实战演练时，了解完整的项目流程至关重要，这不仅涉及到Simulink应用点的理解，还包括项目规划与需求分析。本节将介绍这些关键内容。

### 6.1.1 项目规划与需求分析

项目规划与需求分析是任何项目成功的基础。对于使用Simulink的仿真项目而言，这一步骤同样适用。

1. **定义项目目标**：明确仿真项目需要达成的具体目标。这可能涉及产品性能验证、系统行为研究或技术风险评估。
2. **需求收集**：与所有相关利益相关者会面，收集关于项目的详细需求。
3. **可行性研究**：研究项目的技术可行性，包括Simulink中的模块是否能够满足需求。
4. **资源规划**：包括硬件资源和软件资源，Simulink的版本需求，以及团队成员的专业技能。
5. **时间规划**：估计项目各阶段的耗时，为后续的项目管理提供基础。

### 6.1.2 项目中的Simulink应用点

Simulink作为项目中不可或缺的一部分，其应用点体现在以下几个方面：

1. **模型构建**：使用Simulink构建所需的系统模型。
2. **仿真执行**：运行仿真，进行实验和结果分析。
3. **结果验证**：验证仿真结果是否满足预定需求。
4. **模型优化**：根据仿真结果对模型进行必要的调整和优化。
5. **结果展示**：将仿真结果以图表、报告或其他形式呈现。

## 6.2 实战案例：多域系统仿真

### 6.2.1 案例背景与目标

本案例探讨了一个典型的多域系统仿真问题。系统涉及机械、电子、流体等多个物理域。目标是通过仿真验证整个系统的运行效率和各个部件之间的相互作用。

### 6.2.2 案例操作步骤详解

在进行此多域系统仿真项目时，我们会遵循以下步骤：

1. **定义系统参数**：首先，需要确定系统中涉及的各个物理域的参数设置。
2. **系统模型构建**：根据系统定义，在Simulink中创建系统模型。
3. **设置仿真参数**：在Simulink模型中设置仿真参数，如仿真时长、步长以及求解器类型。
4. **仿真运行**：执行仿真，并监控仿真过程是否按预期运行。
5. **结果分析**：使用Simulink提供的数据分析工具对仿真结果进行深入分析。
6. **模型优化**：根据分析结果对模型进行必要的调整，并重复仿真直至达到预定的性能指标。

## 6.3 项目总结与经验分享

### 6.3.1 常见问题总结

在进行Simulink项目实战演练时，团队可能会遇到一系列常见问题：

- **模型过度复杂**：导致仿真时间过长，需要优化模型以提高仿真速度。
- **参数设置不当**：参数设置错误或不恰当会导致仿真结果不准确，需要仔细校验。
- **硬件资源限制**：对于资源消耗大的仿真，需要确保足够的硬件支持。

### 6.3.2 Simulink仿真技巧与最佳实践

为了帮助读者更好地使用Simulink进行项目实战，以下是一些仿真技巧和最佳实践：

- **模块化设计**：将复杂系统分解成较小的模块，便于管理和调试。
- **版本控制**：使用版本控制系统来跟踪Simulink模型的变更。
- **文档记录**：详细记录项目过程中的关键决策和变更原因，便于后续维护和团队协作。
- **性能监控**：使用Simulink提供的性能分析工具来监控仿真性能。

在本章节中，我们详细介绍了Simulink项目实战的流程，并通过实战案例详细阐述了多域系统仿真。同时，分享了项目总结与经验，帮助读者更好地掌握Simulink在实际项目中的应用。